Установка сроков от даты и времени на основе часа, дня недели, выходных и праздничных дней - PullRequest
0 голосов
/ 09 сентября 2018

С данными даты и времени, приведенными ниже, я хотел бы установить крайний срок относительно даты на основе следующих критериев:

Если «Дата» в праздничные или выходные дни, то крайний срок должен быть на следующий рабочий день в 17:00.

Если «Дата» в понедельник-пятницу, а не в праздничные дни, а час «Дата» находится в диапазоне от 0 до 8, то крайний срок должен быть в тот же рабочий день в 17:00

Если «Дата» в понедельник-пятницу, а не в праздничные дни, а час «Дата» находится в интервале 9-17, то крайним сроком должен быть следующий нерабочий, рабочий день в то же время.

Если «Дата» в понедельник-пятницу, а не в праздничные дни, И час «Дата» находится в интервале 18-23, то крайним сроком должен быть следующий нерабочий, рабочий день в 17:00 часов.

Ниже приведены данные:

import datetime

Holidays = [date(2018,1,1),date(2018,1,15),date(2018,2,19),date(2018,3,9)]

df = pd.DataFrame({'Date': ['2018-01-01 18:47','2018-01-08 06:11','2018-01-12 10:05','2018-02-10 09:22','2018-02-20 14:14','2018-03-08 16:17','2018-03-25 17:35'],
                   'Weekday': [0,0,4,5,1,3,6],
                   'Hour': [18,6,10,9,14,16,17]})

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

Результат должен быть следующим:

df = pd.DataFrame({'Date': ['2018-01-01 18:47','2018-01-08 06:11','2018-01-12 10:05','2018-02-10 09:22','2018-02-21 14:14','2018-03-08 16:17','2018-03-25 17:35'],
               'Deadline': ['2018-01-02 17:00','2018-01-08 17:00','2018-01-16 10:05','2018-02-12 17:00','2018-02-22 14:14','2018-03-12 16:17','2018-03-26 17:00']})

1 Ответ

0 голосов
/ 09 сентября 2018

записывая ваше состояние по одному, затем мы используем np.select

from pandas.tseries.offsets import *

df.loc[df.Date.isin(Holidays),'WeekDay']=5#here I assign the holiday week to 5 in case we can consider the weekends and holiday in the same .

#make the conditions
con0=df.Weekday.isin([5,6]).values
con1=(df.Weekday.between(0,4)&df.Date.dt.hour.between(0,8)).values
con2=(df.Weekday.between(0,4)&df.Date.dt.hour.between(9,17)).values
con3=(df.Weekday.between(0,4)&df.Date.dt.hour.between(18,23)).values

# value to select 
s=(df['Date'] + BDay())
s=pd.Series(np.where(s.dt.date.isin(Holidays),s+BDay(),s))# create your own bdays
r0=s.apply(lambda x : x.replace(hour=17,minute =0,second =0)).values
r1=df['Date'].apply(lambda x : x.replace(hour=17,minute =0,second =0)).values
r2=(s).values
r3=r0

# using np.select get the output 
np.select([con0,con1,con2,con3],[r0,r1,r2,r3],default=np.datetime64('2005-02-25'))
Out[635]: 
array(['2018-01-02T17:00:00.000000000', '2018-01-08T17:00:00.000000000',
       '2018-01-16T10:05:00.000000000', '2018-02-12T17:00:00.000000000',
       '2018-02-21T14:14:00.000000000', '2018-03-12T16:17:00.000000000',
       '2018-03-26T17:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...